Bir listedeki tüm öğelerin benzersiz olup olmadığını kontrol etme

Bir listedeki tüm öğelerin benzersiz olup olmadığını kontrol etmenin en iyi yolu (geleneksel yöntemde olduğu gibi) nedir?

A kullanan mevcut yaklaşımım Counter:

>>> x = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2]
>>> counter = Counter(x)
>>> for values in counter.itervalues():
        if values > 1: 
            # do something

Daha iyisini yapabilir miyim?

En verimli değil, açık ve öz:

if len(x) > len(set(x)):
   pass # do something

Muhtemelen kısa listeler için pek bir fark yaratmayacaktır.

İşte erken çıkış yapacak iki hatlı bir yol:

>>> def allUnique(x):
...     seen = set()
...     return not any(i in seen or seen.add(i) for i in x)
...
>>> allUnique("ABCDEF")
True
>>> allUnique("ABACDEF")
False

X'in öğeleri hashable değilse, o zaman aşağıdakiler için bir listeye başvurmanız gerekir seen:

>>> def allUnique(x):
...     seen = list()
...     return not any(i in seen or seen.append(i) for i in x)
...
>>> allUnique([list("ABC"), list("DEF")])
True
>>> allUnique([list("ABC"), list("DEF"), list("ABC")])
False

Erken çıkış çözümü olabilir

def unique_values(g):
    s = set()
    for x in g:
        if x in s: return False
        s.add(x)
    return True

ancak küçük vakalar için veya erken çıkış yaygın bir durum değilse, o zaman len(x) != len(set(x))en hızlı yöntem olmasını beklerim.

hız için:

import numpy as np
x = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2]
np.unique(x).size == len(x)

Tüm girişleri bir sete ekleyip uzunluğunu kontrol etmeye ne dersiniz?

len(set(x)) == len(x)

A'ya alternatif olarak set, bir dict.

len({}.fromkeys(x)) == len(x)

Tamamen sıralanmış ve groupby kullanarak başka bir yaklaşım:

from itertools import groupby
is_unique = lambda seq: all(sum(1 for _ in x[1])==1 for x in groupby(sorted(seq)))

Bir sıralama gerektirir, ancak ilk tekrarlanan değerden çıkar.

İşte eğlence için özyinelemeli bir O (N ² ) sürümü:

def is_unique(lst):
    if len(lst) > 1:
        return is_unique(s[1:]) and (s[0] not in s[1:])
    return True

İşte özyinelemeli bir erken çıkış işlevi:

def distinct(L):
    if len(L) == 2:
        return L[0] != L[1]
    H = L[0]
    T = L[1:]
    if (H in T):
            return False
    else:
            return distinct(T)    

İşlevsel tarzda bir yaklaşıma sahipken garip (yavaş) dönüşümler kullanmadan benim için yeterince hızlı.

Buna ne dersin

def is_unique(lst):
    if not lst:
        return True
    else:
        return Counter(lst).most_common(1)[0][1]==1

Yan'ın sözdizimini (len (x)> len (set (x))) kullanabilirsiniz, ancak set (x) yerine bir işlev tanımlayın:

 def f5(seq, idfun=None): 
    # order preserving
    if idfun is None:
        def idfun(x): return x
    seen = {}
    result = []
    for item in seq:
        marker = idfun(item)
        # in old Python versions:
        # if seen.has_key(marker)
        # but in new ones:
        if marker in seen: continue
        seen[marker] = 1
        result.append(item)
    return result

ve len (x)> len (f5 (x)) yapın. Bu hızlı olacak ve aynı zamanda siparişi koruyacak.

Buradaki kod şu adresten alınmıştır: http://www.peterbe.com/plog/uniqifiers-benchmark

Bir sütunun içeriğinin benzersiz değerler içerip içermediğini test etmek için Pandas veri çerçevesinde benzer bir yaklaşım kullanma:

if tempDF['var1'].size == tempDF['var1'].unique().size:
    print("Unique")
else:
    print("Not unique")

Benim için bu, bir milyondan fazla satır içeren bir tarih çerçevesindeki bir int değişkeninde anlıktır.

Yukarıdaki tüm cevaplar iyi ama ben 30 saniyelik python'danall_unique örnek kullanmayı tercih ediyorum

set()Yinelenenleri kaldırmak için verilen listede kullanmanız , uzunluğunu listenin uzunluğu ile karşılaştırmanız gerekir.

def all_unique(lst):
  return len(lst) == len(set(lst))

Döndürdüğü Truedüz listedeki tüm değerleri ise unique, Falseaksi

x = [1,2,3,4,5,6]
y = [1,2,2,3,4,5]
all_unique(x) # True
all_unique(y) # False

Yeni başlayanlar için:

def AllDifferent(s):
    for i in range(len(s)):
        for i2 in range(len(s)):
            if i != i2:
                if s[i] == s[i2]:
                    return False
    return True